The Economy under Guard The Economy under Guard На страже экономики 2588-0071 63990 10.36511/2588-0071-2023-1-69-81 Региональная и отраслевая экономика Regional and branch economy Региональная и отраслевая экономика Neural networks in the research of human capital as a source of economic security of the Russian Federation Нейронные сети в исследовании человеческого капитала как источника экономической безопасности Российской Федерации https://orcid.org/0000-0002-6539-6988 Летягина Елена Николаевна Letiagina Elena Nikolaevna helenlet@yandex.ru

кандидат экономических наук;

candidate of economic sciences;

 Перова Валентина Ивановна Perova Valentina Ivanovna perova_vi@mail.ru Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Россия Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod Russian Federation Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Нижний Новгород Россия Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod Нижний Новгород Russian Federation 31 03 2023 31 03 2023 2023 1 69 81 31 03 2023 31 03 2023 https://namvd.editorum.ru/en/nauka/article/63990/view

Согласно национальной цели по сохранению здоровья и благополучия населения Российской Федерации проведено нейросетевое моделирование динамики современного состояния организационно-экономической эффективности ациклических видов спорта, аттестующих человеческий капитал, который представляет собой одну из значимых основ инновационного развития и гарантии национальной, в том числе экономической, безопасности государства. Рассмотрены и исследованы данные Министерства спорта Российской Федерации за период 2014—2020 годов о развитии ациклических видов спорта в целях совершенствования эффективности организационно-экономической деятельности в спортивной сфере, наращивания ожидаемой продолжительности жизни населения России, приумножения человеческого капитала и поддержки социально-экономического роста Российской Федерации. Выполнен кластерный анализ с использованием нового перспективного методологического подхода — нейронных сетей, составляющих один из разделов искусственного интеллекта. Кластеризация данных осуществлена на базе нейронных сетей — самоорганизующихся карт Кохонена по 6 показателям, аттестующим эволюцию ациклических видов спорта, с применением информационных технологий. Определены особенности развития ациклических видов спорта, как одной из составляющих процесса формирования человеческого капитала, на которые оказали также влияние и большие вызовы современного этапа развития цивилизации. Различный уровень организационно-экономической деятельности в области подготовки спортивного резерва позволил получить ранжирование ациклических видов спорта по четырем кластерам. Представлены состав и характеристики каждого кластера. Проведенное исследование с применением нейросетевых технологий позволило оценить развитие исследуемого вида спорта в Российской Федерации. Результаты исследования содержат практическую значимость при реализации сравнительного анализа развития ациклических видов спорта. Они могут учитываться при стратегическом планировании развития спортивной сферы в контексте возрастания качества человеческого капитала, относящегося к доминирующим внутренним факторам социально-экономического потенциала Российской Федерации.

According to the national goal of preserving the health and well-being of the population of the Russian Federation, neural network modeling of the dynamics of the current state of organizational and economic efficiency of acyclic sports certifying human capital, which is one of the significant foundations of innovative development and guarantees of national, including economic, security of the state, was carried out. The data of the Ministry of Sports of the Russian Federation for the period 2014—2020 are considered and investigated. on the development of acyclic sports in order to improve the efficiency of organizational and economic activities in the sports field, increase the life expectancy of the Russian population, increase human capital and support the socio-economic growth of the Russian Federation. Cluster analysis was performed using a new promising methodological approach — neural networks, which make up one of the sections of artificial intelligence. Data clustering was carried out on the basis of neural networks — self-organizing Kohonen maps for 6 indicators certifying the evolution of acyclic sports, using information technology. The features of the development of acyclic sports as one of the components of the process of human capital formation, which were also influenced by the great challenges of the modern stage of civilization development, are determined. The different level of organizational and economic activity in the sphere of sports reserve training allowed us to obtain a ranking of acyclic sports in four clusters. The composition and characteristics of each cluster are presented. The conducted research using neural network technologies made it possible to assess the development of the sport under study in the Russian Federation. The results of the study contain practical significance in the implementation of a comparative analysis of the development of acyclic sports. They can be taken into account in the strategic planning of the development of the sports sphere in the context of an increase in the quality of human capital related to the dominant internal factors of the socio-economic potential of the Russian Federation.

 человеческий капитал экономическая безопасность ациклические виды спорта кластерный анализ нейронные сети human capital economic security acyclic sports cluster analysis neural networks

Богатырев А. В., Морозов О. А. Роль системы управления рисками в обеспечении экономической безопасности промышленного предприятия // На страже экономики. 2021. № 3 (16). С. 15-21. Bogatyrev A. V., Morozov O. A. The role of the risk management system in ensuring the economic security of an industrial enterprise. The Economy under Guard, 2021, no. 3 (20), pp. 15-21. (In Russ.) Чеботарев В. С., Шох М. А. Конкурентоспособность и экономическая безопасность регионов // На страже экономики. 2022. № 1 (20). С. 68-74. Chebotarev V. S., Shokh M. A. Competitiveness and economic security of regions. The Economy under Guard, 2022, no. 1 (20), pp. 68-74. (In Russ.) Сенчагов В. К. Экономическая безопасность России. Общий курс: учебник / под ред. В. К. Сенчагова. 2-е изд. Москва: Дело, 2005. 896 с. Senchagov V. K. Economic security of Russia. General course: textbook / ed. by V. K. Senchagov. 2nd edition. Moscow: Delo Publ., 2005, 896 p. (In Russ.) Караваева И. В., Иванов Е. А., Лев М. Ю. Паспортизация и оценка показателей состояния экономической безопасности России // Экономика, предпринимательство и право. 2020. № 8. С. 2179-2198. Karavaeva I. V., Ivanov E. A., Lev M. Yu. Certification and assessment of indicators of the state of economic security of Russia. Economics, entrepreneurship and law, 2020, no. 8, pp. 2179-2198. (In Russ.) Кузнецов В. П., Полянская В. А. Система экономической безопасности как гарантия минимизации последствий негативного влияния пандемии коронавируса для предприятий промышленной отрасли // На страже экономики. 2022. № 1 (20). С. 31-38. Kuznetsov V. P., Polyanskaya V. A. The system of economic security as a guarantee of minimizing the consequences of the negative impact of the coronavirus pandemic for in dustrial enterprises. The Economy under Guard, 2022, no. 1 (20), pp. 31-38. (In Russ.) Любушин Н. П., Летягина Е. Н., Перова В. И. Исследование инновационного развития региональной экономики как императива устойчивого социально-экономического роста России с применением нейросетевого моделирования // Экономический анализ: теория и практика. 2021. Т. 20. № 8. С. 1394-1414. Lyubushin N. P., Letiagina E. N., Perova V. I. Research of innovative development of regional economy as an imperative of sustainable socio-economic growth of Russia using neural network modeling. Economic analysis: theory and practice, 2021, vol. 20, no. 8, pp. 1394-1414. (In Russ.) Лесгафт П. Ф. Избранные труды. Москва: Физкультура и спорт, 1987. 359 с. Lesgaft P. F. Selected works. Moscow: Physical culture and sport Publ., 1987, 359 p. (In Russ.) Кузнецов Ю. А. Человеческий капитал, производительность труда и экономический рост // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 43. С. 2-14. Kuznetsov Yu. A. Human capital, labor productivity and economic growth. Economic analysis: theory and practice, 2012, no. 43, pp. 2-14. (In Russ.) Соболева И. В. Человеческий потенциал российской экономики: проблемы сохранения и развития. Москва: Наука, 2007. 201 с. Soboleva I. V. Human potential of the Russian economy: problems of conservation and development. Moscow: Science Publ., 2007, 201 p. (In Russ.) Программа развития ООН. URL: https://www. undp.org/ (дата обращения: 25.11.2022). The UN Development Program. URL: https://www.undp.org (accessed 25.11.2022). Beutler I. Sport serving development and peace: Achieving the goals of the United Nations through sport // Sport in society. 2008. Vol. 11. No. 4. Pp. 359-369. Beutler I. Sport serving development and peace: Achieving the goals of the United Nations through sport. Sport in society, 2008, vol. 11, no. 4, pp. 359-369. О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года: указ Президента Российской Федерации от 21 июля 2020 года № 474. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/45726 (дата обращения: 25.11.2022). On national development goals of the Russian Federation for the period up to 2030: decree of the President of the Russian Federation no. 474 of July 21, 2020. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/45726 (accessed 25.11.2022). (In Russ.) Об утверждении Стратегии развития физической культуры и спорта в Российской Федерации на период до 2030 года: распоряжение Правительства Российской Федерации от 24 ноября 2020 года № 3081-р. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/74866492/ (дата обращения: 25.11.2022). On approval of the Strategy for the Development of Physical Culture and Sports in the Russian Federation for the period up to 2030: decree of the Government of the Russian Fede-ration no. 3081-r of November 24, 2020. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/74866492/ (accessed 25.11.2022). (In Russ.) Горбунов С. А., Дубровский А. В. Роль физической культуры в совершенствовании умственной готовности к обучению и профессиональной деятельности // Теория и практика физической культуры. 2002. № 12. С. 13-15. Gorbunov S. A., Dubrovsky A. V. The role of physical culture in improving mental readiness for training and professional activity. Theory and practice of physical culture, 2002, no, 12, pp. 13-15. (In Russ.) Макарьев И. В. Физическая подготовка в системе правоохранительных органов // Физическая культура. Спорт. Туризм. Двигательная рекреация. 2017. Т. 2. № 2. С. 50-53. Makariev I. V. Physical training in the system of law enforcement agencies. Physical culture. Sport. Tourism. Motor recreation, 2017, vol. 2, no. 2. pp. 50-53. (In Russ.) Садков С. А., Ахмеров И. Ф. Роль физической культуры, спорта, медицины и правоохранительных органов в профилактике асоциальных проявлений, наркомании и преступности среди молодежи // Актуальные проблемы физической культуры, спорта и туризма: материалы X Международной научно-практической конференции (Уфа, 24-26 марта 2016 г.). Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2016. С. 619-622. Sadkov S. A., Akhmerov I. F. The role of physical culture, sports, medicine and law enforcement agencies in the prevention of antisocial manifestations, drug addiction and crime among young people. Actual problems of physical culture, sports and tourism: materials of the X International Scientific and Practical Conference (Ufa, March 24-26, 2016). Ufa: Ufa State University Aviation Technical University Publ., 2016, pp. 619-622. (In Russ.) Викулов С. Ф., Хрусталѐв Е. Ю. Экономические основы военной безопасности России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. № 7. С. 2-9. Vikulov S. F., Khrustalev E. Yu. Economic bases of Russia’s military security. National interests: priorities and security, 2014, no. 7, pp. 2-9. (In Russ.) Послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию 21 апреля 2021 года. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/news/65418 (дата обращения: 25.11.2022). Message of the President of the Russian Federation to the Federal Assembly of April 21, 2021. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/news/65418 (accessed 25.11.2022). (In Russ.) Балабанов А. С., Стронгина Н. Р. Анализ данных в экономических приложениях: учебное пособие. Нижний Новгород: Изд-во ННГУ, 2004. 135 с. Balabanov A. S., Strongina N. R. Data analysis in economic applications: textbook. Nizhny Novgorod: UNN Publ., 2004, 135 p. (In Russ.) Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Москва: Вильямс, 2006. 1104 с. 20. Haikin S. Neural networks: a complete course. Moscow: Williams Publ., 2006, 1104 p. (In Russ.) Kohonen Т. Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps // Bio1ogical Cybernetics. 1982. Vol. 43. Issue 1. Pр. 59-69. 21. Kohonen T. Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps. Biological Cybernetics, 1982, vol. 43, issue 1, pp. 59-69. Letiagina E. N., Perova V. I., Orlova E. A. Neural network analysis of the development of physical education and sports in Russia as an economic factor of country security: 4th International Conference on Innovations in Sports, Tourism and Instructional Science (ICISTIS). Atlantis Press, 2019. No. 11. Pp. 174-179. Letiagina E. N., Perova V. I., Orlova E. A. Neural network analysis of the development of physical education and sports in Russia as an economic factor of country security. 4th International Conference on Innovations in Sports, Tourism and Instructional Science (ICISTIS). Atlantis Press, 2019, no. 11, pp. 174-179. Carboni O. A., Russu P. Assessing regional wellbeing in Italy: An application of Malmquist - DEA and self-organizing map neural clustering // Social Indicators Research. 2015. Vol. 122. Issue 3. Pp. 677-700. Carboni O. A., Russu P. Assessing regional wellbeing in Italy: An application of Malmquist - DEA and self-organizing map neural clustering. Social Indicators Research, 2015, vol. 122, issue 3, pp. 677-700. Министерство спорта Российской Федерации. URL: https://www.minsport.gov.ru (дата обращения: 25.11.2022). Ministry of Sports of the Russian Federation. URL: https://www.minsport.gov.ru (accessed 25.11.2022). (In Russ.) Davies D. L., Bouldin D. W. A Cluster Separation Measur. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1979. Vol. PAMI-1. No. 2. Pp. 224-227. Davies D. L., Bouldin D. W. A Cluster Separation Measure. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1979, vol. PAMI-1, no. 2, pp. 224-227.